수요를 예측하는 방법

콘텐츠

• 단계
• 1 부 데이터 수집
• Part 2 접근 방식 선택
• 제 3 부 감사하는 방법을 시행하라
• Part 4 실험적 접근 적용
• Part 5 관계형 또는 인과 적 보행 시도
• 파트 6 시계열 사용
• 7 부 수요 예측

수요를 예측하면 향후 판매에 필요한 재고를 충분히 확보 할 수 있습니다. 이 작업은 사용 가능한 판매 데이터를 사용하여 향후 소비자 수요를 결정합니다. 정확한 예측을 통해 비즈니스 효율성을 높이고 품절을 피하고 고객 서비스를 개선하며 제품 제조 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.

단계

1 부 데이터 수집

1. 
   

   
   특정 제품을 타겟팅하십시오. 전체 범위를 보지 않고 관심있는 제품을 식별하십시오. 따라서 데이터를보다 쉽게 ​​구성하여 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 겨울 의류 컬렉션을 제공하는 경우 먼저 장갑에 집중하십시오.
   • 가장 많은 수익을 올리는 제품을 홍보하십시오. 예를 들어, 많은 기업가가 회사 제품 또는 서비스의 20 %가 수익의 80 %를 생성한다는 80/20 규칙을 적용합니다. 이러한 제품을 식별하고 수요를 추적하도록 고려하십시오.
   • 인벤토리에 나열된 각 제품을 예측해야 할 수도 있지만 장갑, 부츠 및 겨울 모자와 같은 몇 가지 유사한 제품 만 고려하는 것이 더 쉽고 정확합니다.
   • 각 부서의 담당자가 포함 된 영업 계획 운영 그룹을 만들고 수요를 예측하여 작업을 계획하십시오.

2. 
   

   
   마케팅 계획을 조사하십시오. 마케팅 또는 판매 프로모션 캠페인은 제품 수요를 증가시킬 수 있습니다. 이전 연도의 데이터를 검토하여 잘 판매 된 품목을 식별하십시오. 특별 할인 또는 휴일 판매로 인한 수요 증가에 주목하십시오. 특히 동일한 프로모션 작업을 반복하려는 경우 예측에서 이러한 요소를 고려하는 것이 가장 좋습니다.

3. 
   

   
   주요 지표를 연구하십시오. 수요 변동의 이유를 알아보십시오. 주요 지표는 인구 통계 학적이며 환경 적입니다. 인구 통계에는 성별, 연령, 주소 및 기타 식별 특성이 포함됩니다. 주요 인구 통계 그룹의 수요 정의는 예측에 필요한 데이터 양을 줄이는 데 도움이됩니다. 환경 적 요인이 수요에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 특히 겨울이 혹독하면 일부 품목의 판매가 증가 할 수 있습니다.

4. 
   

   
   
   
   시장 결정 경쟁사, 고객, 은행가 및 시장 참여자의 행동과 아이디어를 분석하십시오. 경쟁 업체의 뛰어난 판매 및 프로모션에주의하십시오.

5. 
   

   
   이전 달의 결과를 조사하십시오. 예를 들어 공휴일 및 공휴일과 같은 연간 판매량과 이전 달의 변동량을 결정합니다. 따라서 연간 및 계절 변동을 계산할 수 있습니다. 이전의 월별 연습을 공부함으로써 수요의 다른 진화에 대한 몇 가지 규칙을 찾아야합니다. 신규 고객을 유치한 가격 조정 및 마케팅 캠페인을 조사하십시오. 비즈니스 개선은 항상 특정 요소에서 비롯됩니다. 현명한 기업가의 역할은 이러한 요소를 결정하는 것입니다. 예를 들어, 학교로 돌아가려면 8 월에 구매 한 모든 품목 (1 개 가격에 2 개)에 대해 무료로 기사를 제공하는 방법을 적용했을 수 있습니다. 따라서 이러한 요소를 복제하려면 예측시이를 고려해야합니다.

6. 
   

   
   리드 타임을 결정하십시오. 주문한 시간과 주문한 제품의 배송 사이의 시간입니다. 이 지연에 대한 지식은 예측하는 데 도움이됩니다. 실제로, 제품을 폐기하고 수요를 충족시키는 데 필요한 시간을 알게 될 것입니다.
   • 다른 회사에서 제품을 구매 한 경우이 기간은 주문할 때 시작되어 제품 배송이 종료됩니다.
   • 원료 및 구성 요소의 흐름을 검사하여이 지연을 확인할 수도 있습니다. 생산 시간을 결정하면 수요를보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 특정 품목에 집중하면 제품을 만드는 데 필요한 원료의 시간과 수량을 예측할 수 있습니다.
   • 생산을 추정 한 후 각 품목의 중간 제품 수요가 귀하의 기대치를 충족하는지 확인하십시오. 연필을 만드는 경우 주문을 목재, 지우개 및 광산으로 지정해야합니다.

Part 2 접근 방식 선택

1. 
   

   
   
   
   접근 방식을 선택하십시오. 수요 예측에는 네 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 이것은 감상적 접근, 실험적 접근, 관계 적 또는 인과 적 접근 및 시계열 접근입니다. 제품의 역사에서 영감을 얻어야합니다. 예를 들어, 실험 방식은 시장에 데이터가없는 신제품에 특히 적합합니다. 이 단계를 통해 대부분의 데이터를 수집 할 수 있습니다.
   • 이러한 다양한 접근 방식을 결합하여 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다.

2. 
   

   
   감사하는 접근법을 적용하십시오. 이 방법은 영업 팀과 관리자가 수행 한 시장 관찰을 기반으로 수요를 결정하는 데 사용됩니다. 그들의 지식과 경험을 바탕으로,이 사람들은 경우에 따라 수요를 매우 정확하게 예측할 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 제공된 의견이 개인의 의견에 근거하기 때문에 부정확 할 수 있습니다. 이러한 이유로 평가 접근 방식을 사용하여 수집 된 데이터는 단기적으로 수요를 예측하는 데 더 잘 사용됩니다.
   • 직원의 구성에 따라이 방법을 여러 가지 방법으로 연습 할 수 있습니다. 그러나 좋은 결과를 얻기 위해 모두 적용 할 필요는 없습니다. 특정 범주의 직원에서 가장 관련성이 높은 데이터 만 고려하여 목표를 달성 할 수 있습니다.

3. 
   

   
   실험적인 접근법을 사용하십시오. 새로운 제품에 더 적합하고 수요가 알려진 기존 제품에는 그다지 추가되지 않습니다. 이 방법에서는 소수의 고객으로부터 얻은 결과를 검토 한 다음 더 넓은 고객 기반을 추정합니다. 예를 들어 특정 도시에서 무작위로 연락 한 500 명 중 6 % 이내에 제품을 구매할 준비가 된 사람 중 25 %가이 비율이 5,000 명에 해당한다고 인정할 수 있습니다. 사람들.
   • 새로운 기술과 같은 소규모 고객 그룹이 마케팅 테스트에 잘 대응하면 국가 수요를 추정 할 수 있습니다. 이 방법은 수요 자체보다 고객 선호도에 대한 정보를 더 많이 수집한다는 단점이 있습니다.

4. 
   

   
   관계형 또는 인과 적 접근법을 적용하십시오. 대중이 물건을 사도록하는 이유를 결정하는 것입니다. 실제로 이러한 이유를 알면 수요를 결정하는 데 도움이됩니다. 따라서 부츠를 판매한다고 가정하면 수요는 날씨 조건에 따라 다르다는 것을 쉽게 이해할 수 있습니다. 겨울이 혹독 할 경우 스노우 부츠에 대한 수요가 크다는 것을 알게 될 것입니다.
   • 이 방법은 제품 수명주기 및 시뮬레이션 모델도 사용합니다.

5. 
   

   
   시계열을 사용하여 수요를 계산합니다. 이 방법은 수학적 규칙을 적용하고 이전에 기록 된 데이터 및 추세를 사용하여 수요를 계산합니다. 특히 이동 평균, 가중 이동 평균 및 / 또는 지수 평활을 사용하여 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 접근 방식은 무겁지만 향후 시장 개발 또는 비즈니스 계획 조정을 고려하려면 감사 접근 방식과 결합해야합니다.

제 3 부 감사하는 방법을 시행하라

1. 
   

   
   작업 그룹을 구성하십시오. 회사에서 최고의 관리자를 선택하고 요금을 부과하여 응용 프로그램의 가치를 평가하십시오. 이 그룹의 구성원은 시장 경험을 바탕으로 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 또한 최고의 공급 업체를 선정하고 홍보 캠페인을 개발할 수 있습니다. 이 방법은 저렴합니다. 또한 다른 평가 방식보다 빠릅니다. 단점은 전문가가 자신의 목표 달성을 촉진하려는 유혹을 받는다는 것입니다.

2. 
   

   
   다재다능한 영업 인력을 만드십시오. 각 판매자에게 판매를 계획하도록 요청하십시오. 영업 팀은 시장과 지속적으로 연락하며 고객의 요구를 알고 있습니다. 각 제품과 도시, 부서 및 지역별로 서로 다른 예상을 결합하십시오. 이 방법을 사용하면 저렴한 비용으로 데이터를 쉽게 수집 할 수 있습니다. 단점은 빠르게 변할 수있는 소비자의 의견에 근거한다는 것입니다. 또한 판매자는 직업을 보호하기 위해 숫자를 부풀 리도록 유혹받을 것입니다.

3. 
   

   
   전문가와 상담하십시오. 마케팅 전문가는 시장의 진화를 관찰하고 영업 인력과 상담하여 수요를 예측할 수 있습니다. 상업 정기 언론인, 경제학자, 은행가 및 독립 컨설턴트와 대화 할 수 있습니다. 한 사람 만 수집 할 수있는 정보는 제한되어 있습니다. 따라서 최대량의 데이터를 수집하려면 마케팅 전문가 그룹을 구성하는 것이 좋습니다.
   • 이러한 그룹에서 제공하는 표시는 직원의 표시보다 낫습니다. 그러나 회사 외부 사람으로 인해 제품 수요에 대한 지식이 상대적으로 제한됩니다. Lideal은 이러한 사람들에게 수요를 예측하도록 청구 한 다음 결과를 직원들에게 전달하여 회사의 성과를 분석하고 추정합니다.

4. 
   

   
   델파이 방법을 적용하십시오. 먼저 전문가 그룹을 만듭니다. 활동 분야의 관리자, 숙련 된 직원 또는 전문가에게 문의 할 수 있습니다. 요청 견적을 요청하십시오. 둘 이상의 세션에서 조사를 수행 할 수 있습니다. 각 세션 후에는 이전 세션의 결과를 익명으로 제시하십시오. 참가자들이 이전 세션의 결과를 바탕으로 답변을 검토하도록 권장합니다. 목표는 수요 예측에 대한 합의에 도달하는 것입니다.
   • 접근을 용이하게하려면 특정 세션 수, 결과의 안정성 또는 합의와 같은 기준을 설정하십시오.

Part 4 실험적 접근 적용

1. 
   

   
   고객과 설문 조사를 수행하십시오. 목표는 전화 나 이메일로 여러 가지 방법으로 정보를 수집하는 것입니다. 고객 주문 및 시장 동향에 대한 통계를 검토 할 수도 있습니다. 잠재 고객에게 계획 및 구매 행동에 대해 문의하십시오. 현실을 정확하게 반영하는 결과를 얻으려면 질문을 다양하게하십시오. 고객에게 제품을 구입할 준비가되었는지 물어보십시오. 그런 다음 답을 조사하십시오.
   • 고객은 제품 수요에 대한 좋은 아이디어를 제공 할 수 있습니다. 그러나 설문 조사는 종종 실제 수요를 과대 평가하는 경향이 있습니다. 고객이 귀하의 제품에 관심이있을 수 있지만 이것이 제품을 구매한다는 의미는 아닙니다.
   • 설문 조사는 비용이 많이 들고 어렵고 시간이 많이 소요됩니다. 정확한 수요 예측으로 이어지지는 않습니다.

2. 
   

   
   마케팅 테스트를 시도하십시오. 이 방법은 일반적으로 제품 개발 초기 단계에 사용됩니다. 사람들이 당신이 목표로하는 청중과 가까이있는 고립 된 지역과 작은 지역을 찾으십시오. 마케팅 계획, 광고, 홍보 및 배포 전략의 모든 단계를 구현하십시오. 제품에 대한 인구의 인식, 침투, 시장 점유율 및 총 매출을 측정합니다. 결과를 고려하여 판매 전략을 세분화하여 전국적으로 제품을 출시 할 때 문제를 줄이십시오.

3. 
   

   
   소비자를 환영합니다. 소수의 잠재 고객을 초대하고 고객이 제품을 사용해보고 토론하도록 제안하십시오. 일반적으로 참가자는 기부금에 약간의 수수료를받습니다. 이 그룹을 통해 설문 조사와 동일한 목표를 달성 할 수 있습니다. 그러나 수요를 예측하기 위해 데이터베이스를 작성하는 대신 제품 분석을 수행하기 때문에 결과가 달라집니다.

4. 
   

   
   데이터를 검토 할 그룹을 구성하십시오. 예를 들어, 많은 가정이 식료품 쇼핑 습관에 대한 설문 조사에 참여하도록 장려하십시오. 이러한 고객은 가족 구성, 연령, 소득 및 제품과 관련된 기타 정보와 같은 특정 정보를 제공하는 데 동의해야합니다. 상점을 방문 할 때마다 구매 내역이 기록되고 분석됩니다. 고객이 금전 등록기로 이동하면 데이터 수집이 가능합니다. 이를 통해 통계 모델을 개발하고 다른 데이터 간의 상관 관계를 결정하는 데 사용할 수있는 데이터베이스를 만들 수 있습니다.
   • 다른 실험적 접근법과 마찬가지로 수요를 충분히 정밀하게 예측하기 위해 얻은 결과를 적용하는 것이 어려울 수 있습니다.

Part 5 관계형 또는 인과 적 보행 시도

1. 
   

   
   월별 또는 계절별 추세를 결정하십시오. 이전 연도의 판매량을보고이를 수행 할 수 있습니다. 숫자를 분석하여 판매의 가장 큰 비율에 해당하는 연중 시간을 식별하십시오. 일정한 요소가 있습니까? 겨울이나 여름에 더 많은 매출을 보셨습니까? 이 기간 동안 매출의 증가 또는 감소를 결정하십시오. 특정 연도에 유사도가 높거나 적습니까? 그런 다음 이러한 변형의 이유에 대해 생각하십시오. 관측치를 사용하여 현재 연도의 수요를 예측하십시오.
   • 부츠를 판매한다고 가정 해 봅시다. 특히 추운 겨울 동안 판매량이 크게 증가했을 수 있습니다. 이러한 겨울이 올해로 발표되면 수요 증가를 충족시키기위한 조치를 취해야합니다.

2. 
   

   
   고객의 반응을보십시오. 즉, 제품 변경 또는 시장 변화로 인해 판매가 크게 변경된 상황을 살펴보십시오. 문제의 제품에 대한 과거 판매 차트를 그리고 중요한 날짜 (예 : 가격 인상 또는 경쟁 제품의 판매에 해당하는 날짜)를 표시하십시오. 경제 나 가계 소비 지출의 변화에 ​​대한 대응과 같은 이유도 외부적일 수 있습니다. 잡지와 신문을 읽고 정보를 수집하십시오. 이 모든 데이터를 알면 향후 요구에 영향을 줄 수있는 요소를 더 잘 이해할 수 있습니다.

3. 
   

   
   수명주기 템플릿을 만듭니다. 이주기는 생활 시간 시장 출시와 현재 시점 사이의 기간입니다. 이 단계에서 제품을 구매 한 고객의 특성뿐만 아니라 다양한 단계에서 제품 판매를 조사하십시오. 예를 들어, 신제품을 좋아하고 시장에 나와있는 즉시 주저하지 않고 구매하는 사람들이 있습니다. 그런 다음 구매하기 전에 결정적인 조언을 기다리는 일반적인 구매자가 있으며, 나중에는 나중에까지 아이템을 구매할 수없는 구매자가 있습니다. 고객을 다르게 분류하는 것도 가능합니다. 이러한 방식으로 제품의 수명주기와 고객 요구 패턴에 따른 추세를 파악할 수 있습니다.
   • 이 방법은 주로 패션 및 첨단 기술 분야와 수명주기가 짧은 제품에 사용됩니다. 그것은 제품의 수요와 수명주기 사이에 직접적인 연관성을 확립하는 특수성을 가지고 있습니다.

4. 
   

   
   시뮬레이션 모델을 작성하십시오. 이 모델을 사용하면 생산 플랜트의 입력 흐름을 시뮬레이션하여 원자재 요구와 완제품 유통시기를 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 배달 시간을 포함하여 세계에서 추출 된 모든 위치에서 원자재를받는 데 필요한 시간을 계산할 수 있습니다. 따라서 수요를 충족시키는 생산 속도에 대한 아이디어를 얻게됩니다.
   • 이러한 모델은 작성 및 관리가 어렵고 번거로운 것으로 알려져 있습니다.

파트 6 시계열 사용

1. 
   

   
   이동 평균 방법을 적용하십시오. 추세 또는 데이터가 잘 알려지지 않았거나 존재하지 않을 때 유효한 수학적 계산입니다. 이 방법은 시간이 지남에 따라 데이터의 전반적인 일관성을 제공합니다. 지난 3 개월 동안의 실제 수요를 찾으십시오. 합계를 더한 다음 다음 달을 반영하기 위해 4로 나눕니다. 공식은 다음과 같습니다. F4 = (D1 + D2 + D3) ÷ 4.이 식에서 "F"는 예측을 나타내고 "D"는 월을 나타냅니다. 이 방법은 정기적 인 요청에 대해 좋은 결과를 제공합니다.
   • 예를 들어 예측 = 4,000 (1 월) + 6,000 (2 월) + 8,000 (3 월) / 4 = 4,500입니다.

2. 
   

   
   가중 이동 평균 (MMP)을 결정하십시오. 수요가 변동하는 경우 변동을 고려하므로이 공식을 사용하십시오. 공식은 다음과 같습니다. MMP 4 = (W x D1) + (W x D2) + (W x D3). 문자 "D"는 수요 및 월 수에 해당합니다. 문자 "W"는 히스토리에 따라 다르며 일반적으로 1에서 10 사이의 가중 상수를 나타냅니다.
   • 예를 들어, MMP = (4 x 100) + (4 x 250) + (4 x 300) = 2600입니다.
   • 가장 높은 상수를 가장 최근 데이터에 할당하고 가장 낮은 상수를 이전 데이터로 설정하십시오. 따라서 예측에 큰 영향을 미치는 최근 데이터를 선호합니다.

3. 
   

   
   지수 평활을 수행합니다. 이 중간 기반 기술에서는 최근 수요 변동을 고려하고 다른 데이터에 평활 상수를 적용합니다. 이 방법은 최근 변동이 임의의 변화보다 반복적 인 변화, 예를 들어 계절 변화 (휴일 기간)보다 더 많은 경우에 유용합니다.
   • 이전 예측을 찾으십시오. 이러한 예측은 공식에서 "Ft"로 표시됩니다. 그런 다음 고려중인 기간 동안 제품에 대한 실제 수요를 계산하십시오. 이 요청은 수식에서 식 (At-1)로 표현됩니다.
   • 할당 할 무게를 결정하십시오. 이 가중치는 공식에서 "W"로 표시됩니다. 1에서 10 사이입니다. 가장 오래된 데이터에 가장 낮은 가중치를 할당하십시오.
   • 방정식 : Ft = Ft-1 + W x (At-1-Ft-1)에서 글자를 해당 값으로 바꾸면 다음과 같이 나타납니다. Ft = 500 + 4 x (590-500) = 504 x 90 = 45,360.

7 부 수요 예측

1. 
   

   
   예측하십시오. 데이터를 수집 한 후 요청 예측을 표시하는 테이블 또는 차트를 작성하십시오. 시간에 따라 제품에 대한 수요를 분배하여 진행할 수 있습니다. 예를 들어 선 그래프를 그리면 가로 축은 연도의 달에, 세로 축은 수요에 할당됩니다. 10 월에 600 개, 11 월에 800 개가 수요를 예측한다고 가정합니다. 그래프에 점을 놓고 선으로 연결하십시오. 이전 데이터에 해당하는 점을 플롯하여 예측을 이전에 기록 된 퍼포먼스와 비교할 수도 있습니다.

2. 
   

   
   결과를 분석하십시오. 이제 결과가 표 또는 읽기 쉬운 형태로되어 있지만 그 의미는 무엇입니까? 계절 또는 월에 따라 수요 감소 또는 주기적 수요와 같은 추세를 찾으십시오. 이전 연도와 숫자를 비교하여 변동 및 추세를 평가하십시오. 현재 또는 이전 마케팅 계획이 얼마나 잘 작동했는지에 대한 증거를 기록하십시오.
   • 또한 예측을 다시 조정하는 것을 잊지 마십시오. 낙관적 이었습니까? 어떤 오차 한계를 계산할 수 있습니까?

3. 
   

   
   예측을보고 분석합니다 비즈니스에 적합한 사람들에게 보여주고 자신의 생각을 공유하도록 격려하십시오. 영업, 마케팅, 재무, 생산 및 기타 모든 지표를 수집 한 다음 직원의 도움을 받아 예측을 수정하십시오. 계약을 체결하면 더 나은 비즈니스 전략을 개발할 수 있습니다.

4. 
   

   
   예측을 추적하십시오. 이 단계에서는 새 데이터를 수집 할 때 필요에 따라 예측을 조정할 수 있습니다. 가지고있는 모든 정보를 사용해야합니다. 후속 조치를 취하지 않고 예측을 업데이트하면 비즈니스의 재무 안정성을 위협하는 매우 비싼 실수를 저지를 위험이 있습니다.